小白评测opencv-ORB

简介: 牙叔教程 简单易学

牙叔教程 简单易学


使用场景


orb适用于简单的图片查找, 比如一些纯色和形状比较单一的图片, 即使缩放旋转都可以找到;


如果是游戏这种, 色彩丰富的图片, 并且有山水天, 等等复杂地形的图片, 就不能用了


简单的图片, 效果尚可





复杂的图片, 特征点都找到四面八方去了


这个是找中间顶部的女生头像



这个是找右侧的点赞按钮



这个是找点赞按钮



autojs版本


8.8.10-0


代码讲解


1. 初始化opencv, 不加这个会报错
runtime.images.initOpenCvIfNeeded();


2. 导入用到的类
importClass(java.util.LinkedList);
importClass(org.opencv.imgproc.Imgproc);
importClass(org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs);
importClass(org.opencv.core.Core);
importClass(org.opencv.core.Mat);
importClass(org.opencv.core.MatOfDMatch);
importClass(org.opencv.core.MatOfKeyPoint);
importClass(org.opencv.core.MatOfRect);
importClass(org.opencv.core.Size);
importClass(org.opencv.features2d.DescriptorExtractor);
importClass(org.opencv.features2d.DescriptorMatcher);
importClass(org.opencv.features2d.FeatureDetector);
importClass(org.opencv.features2d.Features2d);


3. 设置图片路径
// let bigImgPath1 = "./图片素材/测试_缩小一半.png";
// let smallImgPath = "./图片素材/测试小图.png";
// let bigImgPath1 = "./图片素材/测试小图.png";
// let smallImgPath = "./图片素材/测试小图.png";
// let bigImgPath1 = "./图片素材/game001.png";
// let smallImgPath = "./图片素材/game001_女生头像.png";
// let bigImgPath1 = "./图片素材/dy1.png";
// let smallImgPath = "./图片素材/dy1_心_带背景.png";
let bigImgPath1 = "./图片素材/dy1_右侧.png";
let smallImgPath = "./图片素材/dy1_心_带背景.png";


4. 对比两张图片
compareImages(bigImgPath1, smallImgPath);


自定义函数compareImages


1. 保证是绝对路径
bigImgPath1 = files.path(bigImgPath1);
smallImgPath = files.path(smallImgPath);


2. 初始化一些变量
var detector = FeatureDetector.create(FeatureDetector.ORB);
var descriptor = DescriptorExtractor.create(DescriptorExtractor.ORB);
var matcher = DescriptorMatcher.create(DescriptorMatcher.BRUTEFORCE_HAMMING);


3. 计算图片特征
// 处理大图
var bigImg = Imgcodecs.imread(bigImgPath1);
var descriptors1 = new Mat();
var keyPoints1 = new MatOfKeyPoint();
detector.detect(bigImg, keyPoints1);
descriptor.compute(bigImg, keyPoints1, descriptors1);
// 处理小图
var smallImg = Imgcodecs.imread(smallImgPath);
var descriptors2 = new Mat();
var keyPoints2 = new MatOfKeyPoint();
detector.detect(smallImg, keyPoints2);
descriptor.compute(smallImg, keyPoints2, descriptors2);


4. 匹配特征点
var matches = new MatOfDMatch();
matcher.match(descriptors1, descriptors2, matches);


5. 提取前200个特征点
// 排序
var mats = matches.toArray();
function compareNumbers(a, b) {
  return a.distance - b.distance;
}
mats.sort(compareNumbers);
// 提取最佳匹配
let num = 200;
var goodMatch = new LinkedList();
let tempArr = mats.slice(0, mats.length >= num ? num : mats.length);
tempArr.map((item) => {
  goodMatch.add(item);
});
matches.fromList(goodMatch);


6. 画特征点
var dst = new Mat();
Features2d.drawMatches(bigImg, keyPoints1, smallImg, keyPoints2, matches, dst);
let tempFilePath = files.join(files.getSdcardPath(), "脚本", "orb.png");
Imgcodecs.imwrite(tempFilePath, dst);


7. 释放资源
bigImg.release();
descriptors1.release();
smallImg.release();
descriptors2.release();
dst.release();


8. 查看图片
app.viewFile(tempFilePath);


完整源码

公众号回复  obr

感谢大佬分享ORB例子



声明

部分内容来自网络

本教程仅用于学习, 禁止用于其他用途








相关文章
|
8月前
|
机器学习/深度学习 并行计算 计算机视觉
YOLOv5入门实践(5)——从零开始,手把手教你训练自己的目标检测模型(包含pyqt5界面)
YOLOv5入门实践(5)——从零开始,手把手教你训练自己的目标检测模型(包含pyqt5界面)
1279 1
YOLOv5入门实践(5)——从零开始,手把手教你训练自己的目标检测模型(包含pyqt5界面)
|
1月前
|
存储 计算机视觉 C++
Opencv (C++)系列学习---模板匹配
Opencv (C++)系列学习---模板匹配
|
4月前
|
计算机视觉
CV项目肢体动作识别(三)内附完整代码和详细讲解
首先我还是给出完整的代码,然后再进行详细的讲解。这一次我们用模块化的思想,把一个功能模块化(moudle),这种思想在工程中非常常见,在分工中你需要做好自己的工作就可以,最后再调用这些模块。
|
8月前
|
机器学习/深度学习 TensorFlow 算法框架/工具
计算机视觉实战(十七)OpenCV的DNN模型 (附完整代码)
计算机视觉实战(十七)OpenCV的DNN模型 (附完整代码)
166 0
|
11月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 PyTorch
手把手教你使用LabVIEW OpenCV DNN实现手写数字识别(含源码)
今天和大家一起来看一下在LabVIEW中如何使用OpenCV DNN模块实现手写数字识别
150 0
|
11月前
|
机器学习/深度学习 计算机视觉 Python
|
11月前
|
机器学习/深度学习 并行计算 算法
手把手教你使用LabVIEW OpenCV dnn实现物体识别(Object Detection)含源码
今天和大家一起分享如何使用LabVIEW调用pb模型实现物体识别
77 0
|
人工智能 算法 程序员
OpenCV系列学习之(五)
OpenCV系列学习之(五)
OpenCV系列学习之(五)
|
算法 计算机视觉
OpenCV系列学习之(二)
OpenCV系列学习之(二)
OpenCV系列学习之(二)
|
算法
实现人脸美白算法---OpenCV-Python开发指南(59)
实现人脸美白算法---OpenCV-Python开发指南(59)
454 0
实现人脸美白算法---OpenCV-Python开发指南(59)